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以下是2025年你不想错过的最佳课程：

在加密世界，真正决定胜负的从来不是代码，而是流动性、权力与监管之间的博弈。BUSD 的兴衰，并不是一枚稳定币的血泪史，而是一场关于交易所如何试图“统一天下”的金融战争。
当 BUSD 被推上历史舞台，它承载的不只是合规叙事，更是币安试图用高压手段重塑稳定币秩序的野心——通过强制汇率、合并交易对，把竞争对手的深度直接吞进自己的账本。
2022 年的“自动转换”，是一场教科书级别的闪击战；而 2023...

币安霸权兴衰录：从BUSD“大一统”到$U“吞天下”的稳定币战争

来源：Galaxy Research；翻译：金色财经xz
比特币2025年的收官价位预计将与年初水平大体持平。
今年前十个月，加密货币市场经历了一轮真正的看涨浪潮。监管改革持续推进，ETF持续吸纳资金，链上活动也日趋活跃。比特币在10月6日创下126,080美元的历史新高。
然而，市场在狂热情绪后并未迎来期待的突破，取而代之的是轮动、重定价和再平衡。宏观预期的落空、投资叙事的转向、杠杆的爆仓以及巨...

Galaxy：2026年加密市场26大预测

2025 年最后几个月，熊市的气氛开始蔓延。
比特币从 12 万美元的高点滑落，ETF 流入一度断档，各类币种走势分化，曾经引爆情绪的 Meme 币也开始无人问津。和 2021 年末相比，这次没有突如其来的监管打击，且除了 1011 大暴跌，似乎也没有严重的流动性危机，却依然让人觉得哪里不对劲。
如果说，2025 年的加密世界，是一场关于真假价值的重新校准，那么 2026 年加密会好吗？
这篇文章...

没有暴涨、没有 Meme：当加密走向真实世界，2026 年会是「链上华尔街」元年吗？

1. Generative AI Explained
Learn the basics, applications, challenges, and opportunities in AI.
You’ll learn:
• How Generative AI works
• Applications of Generative AI
• Challenges and opportunities
🔗 https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-FX-07+V1 

1. 生成式人工智能解析
了解人工智能的基础知识、应用、挑战和机遇。
您将了解：
• 生成式人工智能的工作原理
• 生成式人工智能的应用
• 挑战和机遇
🔗 https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-FX-07+V1

2. Introduction to AI in the Data Center
You’ll learn:
• Basics of AI, ML, and deep learning
• Training and inference in deep learning workflows
• GPU architecture vs. CPU and their role in AI
🔗 https://www.coursera.org/learn/ai-infrastructure-operations-fundamentals 

2. 数据中心 AI 简介
你将学习：
• AI、ML 和深度学习的基础知识
• 深度学习工作流程中的训练和推理
• GPU 架构与 CPU 的比较及其在 AI 中的作用
🔗 https://www.coursera.org/learn/ai-infrastructure-operations-fundamentals

3. Accelerate Data Science Workflows with Zero Code Changes
You’ll learn:
• Benefits of unified workflows across CPUs and GPUs
• GPU-accelerating data processing and ML workflows
🔗 https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+T-DS-03+V1 

3. 无需更改代码即可加速数据科学工作流程
您将了解：
• 跨 CPU 和 GPU 统一工作流程的好处
• GPU 加速数据处理和 ML 工作流程
🔗 https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+T-DS-03+V1

4. Getting Started with AI on Jetson Nano
You’ll learn how to:
• Collect and annotate image data
• Train neural networks on your data
• Run inference with your models
🔗 https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-RX-02+V2 

4. 在 Jetson Nano 上开始使用 AI
您将学习如何：
• 收集和注释图像数据
• 在您的数据上训练神经网络
• 使用您的模型进行推理
🔗 https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-RX-02+V2

5. Augment your LLM Using RAG
You’ll learn:
• Overview of Retrieval Augmented Generation
• Improving GenAI with advanced techniques
• Navigating vector databases, embedding models, and LLMs
🔗 https://www.nvidia.com/en-us/training/find-training/ 

5. 使用 RAG 增强你的 LLM
你将学习：
• 检索增强生成概述
• 使用高级技术改进 GenAI
• 浏览向量数据库、嵌入模型和 LLM
🔗 https://www.nvidia.com/en-us/training/find-training/

6. Building RAG Agents with LLMs
You’ll learn:
• Setting up the environment for LLM agents
• Exploring LLM inference interfaces and microservices
Perfect for developers looking to create advanced AI agents.
🔗 https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-FX-15+V1 

6. 使用 LLM 构建 RAG 代理
您将学习：
• 为 LLM 代理设置环境
• 探索 LLM 推理接口和微服务
非常适合希望创建高级 AI 代理的开发人员。
🔗 https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-FX-15+V1

7. Building Video AI Applications at the Edge on Jetson Nano
You’ll learn:
• Building DeepStream pipelines for video insights.
• Integrating alternate input and output sources.
• Managing multiple video streams.
🔗 https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-IV-02+V2 

7. 在 Jetson Nano 上构建边缘视频 AI 应用程序
您将学习：
• 构建 DeepStream 管道以获取视频洞察。
• 集成备用输入和输出源。
• 管理多个视频流。
🔗 https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-IV-02+V2

8. Building A Brain in 10 Minutes
Discover the biology behind the first neural networks.
You’ll learn:
• How neural networks learn from data
• Building and training a neuron model with TensorFlow 2
🔗 https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+T-FX-01+V1 

8. 10 分钟构建大脑
探索第一个神经网络背后的生物学原理。
您将了解：
• 神经网络如何从数据中学习
• 使用 TensorFlow 2 构建和训练神经元模型
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